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    關(guān)于江蘇省私人汽車擁有量的影響因素的因子分析

    2019-10-21 12:35:28馬璐寒
    價值工程 2019年26期
    關(guān)鍵詞:因子分析影響因素

    馬璐寒

    摘要:本文將通過研究江蘇省城鎮(zhèn)人口數(shù),江蘇公路里程數(shù),江蘇城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入,江蘇社會零售品消費(fèi)總額,中國油價,江蘇汽車產(chǎn)量這六個因素與江蘇省私人汽車擁有量之間的關(guān)系,對其建立因子分析模型,做出有意義的分析,并從其中發(fā)現(xiàn)問題,提出意見。使江蘇省私人汽車市場能夠更好的的發(fā)展。

    Abstract: This paper studies the relationship between the six factors including Jiangsu urban population, Jiangsu highway mileage, Jiangsu urban household per capita disposable income, Jiangsu social retail consumption, China oil price, Jiangsu automobile production and private car ownership in Jiangsu Province, establishes a factor analysis model to make a meaningful analysis, and finds problems and makes comments, so as to promote the better development of private car market in Jiangsu Province.

    關(guān)鍵詞:私人汽車擁有量;因子分析;影響因素;中國油價

    Key words: private car ownership;factor analysis;influencing factors;Chinese oil price

    中圖分類號:F224;F426? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1006-4311(2019)26-0263-03

    0? 引言

    自1886年誕生以來汽車就被稱為“改變世界的工具”,它改變了人類社會的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。20世紀(jì)以來發(fā)達(dá)國家的汽車市場已經(jīng)相當(dāng)成熟化,與此同時發(fā)展中國家的汽車市場也在不斷發(fā)展。作為發(fā)展中國家的其中一員,中國自進(jìn)入20世紀(jì)以來,我國汽車產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為我國經(jīng)濟(jì)最為重要的命脈之一,他維護(hù)著社會的穩(wěn)固和國民經(jīng)濟(jì)的正常發(fā)展。隨著中國汽車市場規(guī)模的擴(kuò)大,我國人民對汽車產(chǎn)量的需求也在不斷提升,因而近年來我國居民私人汽車的擁有量也在不斷提高。然而私人汽車的發(fā)展不光光有能為我國帶來國民生產(chǎn)總值的增長,為我們帶來生活出行的便利以及改變我們的生活習(xí)慣這些優(yōu)點(diǎn),與此同時汽車尾氣的排放量也在不斷增加,對環(huán)境造成比以前更大的污染;城市道路的擁擠,小區(qū)車位的緊張這些問題也在不斷增生,即使有些城市開放了單雙號出行也不能緩解;不可再生資源的匱竭也在不停敲打著警鐘。所以私人汽車擁有量和它的各影響因素是非常值得我們研究的課題。

    1? 私人汽車行業(yè)的發(fā)展

    近年來隨著我國汽車市場的成熟,居民的私人汽車數(shù)量也在不斷增長。2017年,中國私人汽車數(shù)量為18515.11萬輛,同比增長13%。32年來,累計增長16360.68萬臺,復(fù)合增長23.8%。據(jù)估計,2018年中國的私家車數(shù)量將達(dá)到19848萬輛。從私人汽車類型來看,1995年之前運(yùn)貨物所擁有的私人車數(shù)量已經(jīng)超過了乘用私人車的數(shù)量。從那時起,乘用車已經(jīng)成為市場的主流。2017年,中國乘用車數(shù)量為1487萬輛,占92.4%。擁有的裝貨汽車數(shù)量為1713萬輛,占8.32%。

    根據(jù)中國統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù),可繪制圖1:2007年至2017年中國私人汽車擁有量的折線圖。由圖1可以看出自2007以來私人汽車的擁有量不斷提升,同比增速大致穩(wěn)定在10%以上,其中07-08年,增速十分迅猛有10%不斷增長至19%,同時期中國的經(jīng)濟(jì)也處于高速增長期,2010年之后,增長率也有所下降,最終穩(wěn)定在12%,私人汽車擁有數(shù)量一直處于增長,可以看出我國的汽車市場有著穩(wěn)定的發(fā)展前景,汽車行業(yè)一片欣欣向榮。

    2? 因子分析方法的簡述

    2.1 因子分析的基本思想

    因子分析主要是因?yàn)樽兞慷?,而且每個變量都擁有強(qiáng)烈的相關(guān)性,所以我們可以提取主要因子。因此,用少量的綜合變量代替大量的原始變量,即減少變量的數(shù)量,把握主要矛盾,有利于問題的分析和處理,更具效率。從這些綜合變量開始,可以得到一個總指標(biāo)。根據(jù)這個進(jìn)行分類和分類要更輕松。也就是說,因子分析的基本目的是在描述多個指標(biāo)之間的關(guān)系的基礎(chǔ)上采用更少的因子,即將密切相關(guān)的變量分為同一類,每一類變量都成為一個因子(原因是其不可觀測,也就是說不是一個范數(shù))。

    2.2 因子分析數(shù)學(xué)模型和基本步驟

    因子分析的基本步驟,首先選取原始數(shù)據(jù),計算并建立相關(guān)矩陣,簡化原始數(shù)據(jù)建立結(jié)構(gòu)??磧蓛砷g是否具有較強(qiáng)的相關(guān)性,如果之間沒有較強(qiáng)的相關(guān)性,就無法擁有公共因子,也就無法建立模型。做KMO和Bartlette的檢驗(yàn),其絕對值接近于1,就適合做因子分析;顯著性(sig.值)小于0.05,變量之間具有相關(guān)性,大于0.05,變量之間就不具有相關(guān)性。然后提取因子,采用主成分分析法以及公因子分析法。接著對因子進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)或是斜交旋轉(zhuǎn),使得因子變量具有可解釋性,根據(jù)變量在各因子上的不同負(fù)載,計算不同因子變量的因子得分。根據(jù)得出的因子得分來分析不同公共因子的影響。

    3? 因子分析方法對江蘇私人汽車擁有量的影響因素的實(shí)證分析

    3.1 指標(biāo)選擇和數(shù)據(jù)的來源

    因?yàn)楸疚乃芯康哪繕?biāo)是江蘇省私人汽車擁有量的影響因素,經(jīng)過我的調(diào)查研究,選取了近十一年來社會與江蘇省私人汽車擁有量影響關(guān)系較強(qiáng)的六個要素作為數(shù)據(jù)源,并在此基礎(chǔ)上對此做因子分析。影響因素具體為以下六個:江蘇公路里程數(shù),江蘇社會零售品消費(fèi)總額,江蘇省城鎮(zhèn)人口數(shù),江蘇城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入,中國油價,江蘇汽車產(chǎn)量。在以下的因子分析過程將其依次標(biāo)為Y1-公路里程數(shù),Y2-社會零售品消費(fèi)總額,Y3-江蘇省城鎮(zhèn)人口數(shù),Y4-江蘇城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入,Y5-江蘇汽車產(chǎn)量,Y6-中國油價。

    3.2 公共因子處理

    3.2.1 公共因子的正交旋轉(zhuǎn)與因子命名

    通過運(yùn)用SPSS軟件的旋轉(zhuǎn)可以得出以下兩張表,分別為表1-初始因子載荷矩陣和表2-旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。

    如表1所示江蘇公路里程數(shù),江蘇社會零售品消費(fèi)總額,江蘇省城鎮(zhèn)人口數(shù),江蘇城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入,中國油價,江蘇汽車產(chǎn)量這六個變量在第一個公共因子的載荷量很大,能夠被充分的解釋,具有較高的關(guān)聯(lián)度,然而在第二個公共因子的載荷很小,說明其實(shí)際意義不好被解釋,所以要對共同因子做最大化正交旋轉(zhuǎn),令2個公共因子都能夠被充分解釋。

    在SPSS軟件中選中Varimax選項(xiàng)得出表2數(shù)據(jù),從經(jīng)過正交旋轉(zhuǎn)的載荷因子可以看出相對而言,江蘇省社會零售品消費(fèi)總額,江蘇省城鎮(zhèn)人口數(shù),江蘇省城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入,江蘇省汽車產(chǎn)量這4個變量在第一個公共因子上載荷值都很高,同理江蘇省公路里程數(shù)與中國油價在第二個公共因子上表現(xiàn)得更好。我們可以將第一公共因子F1命名為經(jīng)濟(jì)因子,其中的影響變量都與社會的經(jīng)濟(jì)相關(guān),能夠反映居民的收入水平,將第二公共因子F2命名為需求因子,其中的影響變量中國油價,江蘇公路里程數(shù)都與私人汽車的需要或環(huán)境載體有關(guān)。

    3.2.2 建立因子方程并計算各個因子得分

    由表3可以建立以下因子方程,再根據(jù)方程通過SPSS軟件的得分選項(xiàng)求出各個因子的得分及總得分:表4。最后進(jìn)行分析,得出江蘇省社會零售品消費(fèi)總額,江蘇省城鎮(zhèn)人口數(shù),江蘇省城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入,江蘇省汽車產(chǎn)量,江蘇省公路里程數(shù)與中國油價這六個要素的公共因子排名,由排名研究六個要素對江蘇省私人汽車擁有量的影響關(guān)聯(lián),以便給出江蘇私人汽車市場更合理發(fā)展的建議。

    從表4因子分析表中可以看出,在經(jīng)濟(jì)因子的得分排名上的得分最高的前四名分別是2016,2017,2015,2014這四個更加靠近我們的年份,其中2015,2016,2017三年雖有起伏,但是整體相差不大,14年雖然大幅度領(lǐng)先于13年,但也與15年的差距不小,由此我們可以看出隨著江蘇人口數(shù)的增加,經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,汽車產(chǎn)量的擴(kuò)大,城鎮(zhèn)人口的可支配收入也在提高,確實(shí)讓人們的消費(fèi)欲望不斷增加,江蘇省社會零售品消費(fèi)總額也在年年攀升,對私人汽車的購買量也大幅提升,從而使得江蘇省私人汽車擁有數(shù)量不斷增長。得出經(jīng)濟(jì)因子確實(shí)是在直接影響江蘇省私人汽車擁有量。而在需求因子的得分排名上,位于前四的卻是2011,2012,2013,2014這四個年度,我們結(jié)合表1的原始數(shù)據(jù)來看,2011-2014這四年的全國油價位居近十一年來的前三,江蘇公路里程數(shù)確并未進(jìn)入這十一年的前三甲,這說明江蘇私人汽車的數(shù)量與其需要或環(huán)境載體并無什么太大關(guān)系。無論油價的漲幅,需要私人汽車的居民仍然會購車,而江蘇公路里程數(shù)我們可以看出近十年來的變化不大,一直處于15左右,其穩(wěn)定也對江蘇私人汽車擁有量的變化影響不大??梢钥闯鲂枨笠蜃硬]有直接對江蘇省私人汽車擁有量造成太大的影響。然后再看將兩個公共因子通過加權(quán)綜合得出的因子總得分,位于前4個年份的仍然是2017,2016,2015,2014,說明經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)仍然是決定江蘇省私人汽車擁有量的第一要素,要遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于需求因子的影響。汽車也作為經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè),兩者相輔相成。所以我們只有堅持持續(xù)的發(fā)展經(jīng)濟(jì),發(fā)展汽車行業(yè),提高居民可支配收入,才能更好的改善生活結(jié)構(gòu)。

    4? 結(jié)論

    本文通過因子分析法研究了近十一年來江蘇省私人汽車擁有量的六個影響因素:江蘇汽車產(chǎn)量,江蘇省城鎮(zhèn)人口數(shù),公路里程數(shù),城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入,社會零售品消費(fèi)總額,中國油價。由以上分析可以得出江蘇省作為經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省,近年來,伴隨著高質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,人口城鎮(zhèn)化率的攀升,不斷在優(yōu)化城市的節(jié)構(gòu),提高城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入,促進(jìn)了社會的消費(fèi),為江蘇省私人汽車市場提供了優(yōu)秀的發(fā)展環(huán)境。經(jīng)濟(jì)因子能直接為江蘇省私人汽車用量的增加提供動力,需求因子雖然并未直接對江蘇省私人汽車的發(fā)展造成直接影響,可經(jīng)過考慮,江蘇公路里程數(shù)作為私人汽車行駛的主要載體,也在不斷地對其造成間接影響,只有公路里程數(shù)能夠穩(wěn)定的發(fā)展維護(hù),才能為私人汽車提供更舒適的駕駛環(huán)境。而通過石油價格并不怎么會對江蘇省私人汽車擁有量造成影響,也能引起我們對汽車尾氣造成環(huán)境污染的思考。怎樣才能更好的兼顧江蘇省私人汽車的發(fā)展與環(huán)境問題,同時對城市基礎(chǔ)建設(shè)的維護(hù)發(fā)展也是我們不可忽視的重要點(diǎn)。

    參考文獻(xiàn):

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    [2]張志莉,張燕榮.內(nèi)蒙古私人汽車擁有量的預(yù)測模型分析[J].呼倫貝爾學(xué)院學(xué)報,2017,25(04):111-120.

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    [4]陸暢,張陳.我國私家車擁有量影響因素分析[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技,2017(17):82-85.

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